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　　在开源模型中，它第一个在该数据集上达到一半的准确率，甚至超过了早期和API版本的GPT-4。

　　这一表现让整个开源社区为之震撼，Stability AI的创始人Emad Mostaque也表示研发团队属实让人印象深刻，而且潜力被低估了。

　　为了评估DeepSeekMath的数学能力，研究团队使用了中（MGSM-zh、CMATH）英（GSM8K、MATH）双语的数据集进行了测试。

　　在未使用辅助工具、仅靠思维链（CoT）提示的情况下，DeepSeekMath的表现均超越了其他开源模型，其中包括70B的数学大模型MetaMATH。

　　但要注意的是，GPT-4按泄露规格是一个千亿参数的庞然大物，而DeepSeekMath参数量只有7B。

　　如果允许使用工具（Python）进行辅助，DeepSeekMath在竞赛难度（MATH）数据集上的表现还能再提高7个百分点。

　　为了获得比从通用模型更好的数学能力，研究团队使用了代码模型DeepSeek-Coder-v1.5对其进行初始化。

　　因为团队发现，无论是在两阶段训练还是一阶段训练设置下，代码训练相比于通用数据训练都可以提升模型的数学能力。

　　数据采集过程是迭代式进行的，经过四次迭代，研究团队收集了3500多万个数学网页，Token数量达到了1200亿。

　　为了确保训练数据中不包含测试集的内容（因为GSM8K、MATH中的内容在互联网上大量存在），研究团队还专门进行了过滤。

　　为了验证DeepSeekMath Corpus的数据质量，研究团队分别用MathPile等多个数据集训练了1500亿token，结果Corpus在多个数学基准上效果明显领先。

　　对齐阶段，研究团队首先构建了一个776K样本的中英文数学指导监督微调（SFT）数据集，其中包括CoT、PoT和工具集成推理等三种格式。

　　而在强化学习（RL）阶段，研究团队使用了一种名为“基于组的相对策略优化”（Group Relative Policy Optimization ，GRPO）的高效算法。

　　GRPO是近端策略优化（PPO）的一种变体，过程中传统的价值函数被替换为一个基于组的相对奖励估计，可以减少训练过程中的计算和内存需求。

　　同时，GRPO通过迭代过程进行训练，奖励模型会根据策略模型的输出不断更新，以确保策略的持续改进。

　　此前，该团队就曾推出过首个国产开源MoE模型DeepSeek MoE，它的7B版本以40%的计算量击败了相同规模的密集模型Llama 2。

　　作为通用模型，DeepSeek MoE在代码和数学任务上的表现就已十分亮眼，而且资源消耗非常低。

　　代码方面，该团队推出的DeepSeek-Coder的编程能力在代码生成、跨文件代码补全、以及程序解数学题等多个任务上均超过了同等规模的开源标杆CodeLllama。

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